对AI主导权的竞争正在推动对GPU需求的激增，这种需求不再局限于大型科技公司的数据中心。 虽然集中式数据中心仍在运作，但它们成本高昂，根本无法跟上对GPU的需求，导致供应瓶颈。 去中心化的GPU网络正在改变游戏规则，通过汇集来自独立数据中心、矿工和个人的闲置计算资源，为需要的应用提供可扩展、更便宜和更易获取的计算能力。 越来越多的项目正在挖掘去中心化GPU的潜力，在AI、机器学习、图形渲染和科学模拟等领域开辟新路径。

我使用功能类别组织了GPU协议的全景，以更好地捕捉每个项目的定位。 一些协议自然适合多个类别，反映了它们的混合模型和重叠的用例。 该框架分解如下： • AI计算与推理网络：为AI训练、推理、LLM工作负载和机器学习加速提供动力的协议。 • 渲染、视频与视觉计算：为渲染、视频流、转码和创意工作负载提供GPU动力的项目。 • ZK / 加密计算网络：针对零知识证明和加密计算优化的GPU/ASIC驱动网络。 • 边缘、DePIN与分布式GPU网络：通过去中心化的物理基础设施和边缘节点聚合GPU动力的平台。 • 云计算与混合GPU网络：结合GPU计算、存储和混合资源的通用去中心化云。 • 游戏与GPU货币化平台：使游戏玩家和个人能够在AI、挖矿和渲染用例中货币化闲置的GPU动力。

这是经过筛选的40个杰出项目列表。 @rendernetwork : GPU渲染平台，利用闲置的GPU算力满足3D建模、生成式AI成像和视觉工作流的渲染需求。它支持流行的渲染引擎，如OctaneRender和Blender。 @akashnet_ : 云计算平台，通过将用户与闲置的GPU资源连接到需要高性能计算的开发者，提供经济高效且可扩展的计算能力，适用于AI、机器学习和区块链应用。 @AethirCloud : 去中心化云计算基础设施网络，聚合并提供经济高效的企业级GPU算力，适用于AI和游戏应用。 @ionet : GPU基础设施网络，利用未充分利用的GPU处理AI和机器学习工作负载，提供集群部署、闲置GPU租赁和通过区块链的即时访问。 @ankr : Ankr的Neura区块链拥有一个去中心化的GPU市场，用于访问GPU资源和AI服务，将用户与全球GPU提供商网络连接，而不是依赖于集中式云提供商。 @gpunet : 原生GPU网络层，连接来自全球数据中心的大型GPU集群与独立提供商，使任何拥有闲置算力的人都可以成为提供商。 @cysic_xyz : 全栈计算网络，结合专用ASIC芯片和社区驱动的GPU网络，提供更快、更便宜和更去中心化的ZK证明。 @NetMindAI : 去中心化AI计算平台，利用全球闲置GPU网络进行AI训练、推理和其他服务。其主要产品NetMind Power，为机器学习任务提供高性能计算。 @octa_space : 去中心化云基础设施，设有市场，用户可以借出和租用GPU资源以进行计算密集型任务，包括AI和机器学习。 @nucocloud : 云计算平台，将需要计算能力的人与供应商连接，通过汇聚闲置资源提供比传统云服务更便宜的替代方案。 @iEx_ec : 去中心化机密计算工具包，帮助开发者构建保护隐私的应用程序。还设有市场，用户可以访问GPU资源、应用程序和数据集。 @bittensor : AI市场，通过使用其本地代币$TAO，激励AI模型进行协作和共享集体机器智能，从而使AI开发民主化。 @SpheronFDN : 云平台和计算网络，设有市场，任何人都可以访问、部署和货币化全球GPU和CPU资源，以支持AI、Web3和基于代理的应用。 @golemproject : 开源P2P计算能力市场，使用户能够在区块链上共享和交易闲置的CPU、GPU和其他数字资源。

@Livepeer : 视频基础设施网络，拥有一个P2P市场，用户可以贡献GPU资源用于AI驱动的视频处理和转码工作负载。 @nosana_ai : AI推理的GPU市场，AI用户可以接入以获取由闲置计算硬件的GPU所有者提供的廉价计算能力。 @aleph_im : 提供去中心化存储、保密计算和高性能工作负载所需GPU资源的云计算P2P网络。 @gensynai : 机器学习计算协议，拥有一个全球AI计算市场。它将拥有闲置硬件（包括GPU）的人与需要计算能力来训练AI模型的开发者连接起来。 @CUDOS_ : CUDOS Intercloud提供对全球分布的计算资源（如GPU和CPU）的访问，适用于AI、高性能计算、Web3和渲染工作负载。 @ASI_Alliance : ASICloud是由@CUDOS_和@SingularityNET提供的GPU云和AI推理平台，将CUDOS Intercloud演变为AI计算层，并提供企业级硬件的GPU市场访问。 @RunOnFlux : FluxEdge提供去中心化的GPU计算云，允许用户访问、租用或利用GPU能力进行AI模型训练和LLM执行等任务。 @vast_ai : P2P GPU市场，使企业级GPU在全球范围内以实惠的价格可用，提供高达5-6倍的GPU计算节省。 @AIOZNetwork : 由全球边缘节点网络驱动的DePIN平台。它允许用户贡献闲置的GPU和CPU资源，以支持AI模型训练和视频处理等服务。 @exa_bits : 全球GPU网络，包括来自其数据中心的企业级GPU和来自用户的消费级GPU，创建了一个大型、可访问的计算资源池。 @nodeshiftai : 去中心化云平台，从全球独立数据中心聚合GPU和存储资源，通过统一接口以降低成本提供这些资源。 @fluidstackio : 分布式计算平台，通过从数据中心网络中汇集闲置服务器资源，为AI公司和企业提供按需的GPU和CPU能力。 @GamerHashCom : 去中心化平台，允许玩家通过贡献闲置的GPU计算能力来赚钱，这些能力主要用于加密货币挖矿和AI推理。

@oortech : OORT Compute 聚合了地理分布的 GPU 和其他边缘计算资源，以提供具有成本效益的 AI 模型训练、推理和数据处理。 @Theta_Network : Theta 的边缘网络 EdgeCloud 提供 GPU 处理能力，以支持 AI 计算、视频流和渲染任务。 @inference_net : 全球分布的 GPU 网络，用于运行 LLM 的 AI 推理任务，由满足最低要求的用户贡献。 @GAIMINglobal : Web3 游戏平台和去中心化计算网络，允许玩家通过出租其 PC 的闲置计算能力来实现盈利，以支持 AI、数据处理和区块链计算。 @heurist_ai : 去中心化计算和 AI 即服务 (AIaaS) 平台，聚合来自个人所有者和数据中心的 GPU，为 Web3 应用和开发者提供 AI 服务。 @runpod_io : Runpod 的社区云是一个去中心化的 P2P 网络，将经过审查的个人服务器提供商与需要经济实惠、高性能 GPU 计算的用户连接起来。 @clore_ai : 去中心化 P2P 市场，将高性能 GPU 的所有者与需要计算能力进行 AI 训练、3D 渲染和挖矿等任务的用户连接起来。 @fluence_project : 无云计算平台，拥有分布式 CPU 网络。最近，他们通过 Fluence GPU Mesh 扩展到 GPU 领域，以进行 AI 推理、微调和模型服务。 @distributeai : 分布式计算网络，将闲置计算资源（包括 GPU）连接成超级计算机，为需要推理服务和 AI 模型访问的用户提供服务。 @NodeAIETH : 去中心化平台，允许个人和企业通过安全透明的市场租用或借出 GPU 和 AI 计算资源。 @gaib_ai : RWAiFi 基础设施平台，与大型集中实体（如数据中心和云服务提供商）合作，将企业级 GPU 及其收入流进行代币化。 @_Qubic_ : 超级计算网络，利用 CPU 和 GPU 计算能力进行去中心化任务，特别是 AI 训练，通过有用的工作量证明 (uPoW) 模型。 @InferixGPU : 按需付费市场，将闲置 GPU 的所有者与需要视觉计算和 AI 任务计算能力的用户连接起来。

如果您无法阅读完整的帖子以了解突出显示的协议，请查看这个详细的信息图："GPU 比较概览"（表格）。

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